Pembelajaran peraturan persatuan ialah teknik pembelajaran mesin yang memanfaatkan perlombongan data untuk menemui perhubungan yang menarik, atau 'persatuan', antara satu set item dalam set data yang besar. Pendekatan berasaskan pengetahuan ini merupakan alat asas dalam pelbagai bidang dipacu data, seperti analisis bakul pasaran, perlombongan penggunaan web, pengesanan pencerobohan dan pengeluaran berterusan.
Perjalanan ke Masa Lalu: Permulaan Pembelajaran Peraturan Persatuan
Pembelajaran peraturan persatuan, sebagai teknik perlombongan data, mendapat pengiktirafan pada pertengahan 1990-an, terutamanya disebabkan oleh kejayaan pelaksanaannya dalam industri runcit. Algoritma pertama yang menonjol untuk menjana peraturan persatuan ialah 'Algoritma Apriori', yang dibentangkan oleh Rakesh Agrawal dan Ramakrishnan Srikant pada tahun 1994. Kajian itu muncul daripada percubaan untuk mengenali corak pembelian dengan menganalisis sejumlah besar data jualan.
Menyelami Pembelajaran Peraturan Persatuan
Pembelajaran peraturan persatuan ialah teknik pembelajaran mesin berasaskan peraturan yang bertujuan untuk mencari perkaitan atau korelasi yang menarik antara set item dalam set data yang besar. Peraturan yang ditemui sering dinyatakan sebagai pernyataan "jika-maka". Sebagai contoh, jika pelanggan membeli roti dan mentega (antecedent), maka mereka berkemungkinan membeli susu (akibat). Di sini, "roti dan mentega" dan "susu" ialah set item.
Dua langkah utama untuk penilaian peraturan dalam pembelajaran peraturan persatuan ialah 'sokongan' dan 'keyakinan'. 'Sokongan' mengukur kekerapan berlakunya set item, manakala 'keyakinan' mencerminkan kebarangkalian item dalam akibat yang berlaku diberikan anteseden. Satu lagi ukuran, 'angkat', boleh memberikan maklumat tentang peningkatan nisbah jualan akibat apabila anteseden dijual.
Anatomi Pembelajaran Peraturan Persatuan
Pembelajaran peraturan persatuan terdiri daripada tiga langkah utama:
- Penjanaan set item: Mengenal pasti set item atau peristiwa yang kerap berlaku bersama-sama.
- Penjanaan peraturan: Menjana peraturan persatuan daripada set item ini.
- Pemangkasan peraturan: Menghapuskan peraturan yang tidak mungkin berguna berdasarkan langkah seperti sokongan, keyakinan dan angkat.
Prinsip Apriori, yang mencadangkan bahawa subset set item kerap juga mesti kerap, membentuk asas pembelajaran peraturan persatuan. Prinsip ini adalah penting dalam mengurangkan kos pengiraan dengan memangkas persatuan yang tidak mungkin.
Ciri-ciri Utama Pembelajaran Peraturan Persatuan
Beberapa ciri yang menentukan pembelajaran peraturan persatuan ialah:
- Ia tidak diawasi: Tidak memerlukan maklumat terdahulu atau data berlabel.
- Kebolehskalaan: Boleh memproses set data yang besar.
- Fleksibiliti: Boleh digunakan merentas bidang dan sektor yang berbeza.
- Penemuan corak tersembunyi: Ia boleh mendedahkan perkaitan dan korelasi yang mungkin tidak nyata dengan serta-merta.
Jenis Pembelajaran Peraturan Persatuan
Algoritma pembelajaran peraturan persatuan boleh dikelaskan secara meluas kepada dua jenis:
- Pembelajaran peraturan persatuan satu dimensi: Dalam jenis ini, anteseden dan akibat peraturan persatuan ialah set item. Ia biasanya digunakan dalam analisis bakul pasaran.
- Pembelajaran peraturan persatuan pelbagai dimensi: Di sini, peraturan boleh mengandungi syarat berdasarkan pelbagai dimensi atau atribut data. Jenis ini sering digunakan dalam pangkalan data hubungan.
Beberapa algoritma pembelajaran peraturan persatuan yang digunakan secara meluas ialah:
| Algoritma | Penerangan |
|---|---|
| Apriori | Menggunakan strategi carian yang mengutamakan keluasan untuk mengira set item calon. |
| FP-Pertumbuhan | Menggunakan pendekatan divide-and-conquer untuk memampatkan pangkalan data menjadi struktur yang padat dan lebih padat yang dikenali sebagai FP-tree. |
| ECLAT | Menggunakan strategi carian mendalam-dahulukan dan bukannya pendekatan luas-dahulukan tradisional algoritma Apriori. |
Memanfaatkan Pembelajaran Peraturan Persatuan: Penggunaan, Cabaran dan Penyelesaian
Pembelajaran peraturan persatuan mendapat aplikasi dalam pelbagai bidang termasuk:
- Pemasaran: Mengenal pasti persatuan produk dan menambah baik strategi pemasaran.
- Perlombongan Penggunaan Web: Mengenal pasti tingkah laku pengguna dan menambah baik reka letak laman web.
- Diagnosis Perubatan: Mencari perkaitan antara ciri pesakit dan penyakit.
Walaupun pembelajaran peraturan persatuan menawarkan faedah yang ketara, ia boleh menghadapi isu seperti:
- Sebilangan besar peraturan yang dihasilkan: Sebilangan besar peraturan boleh dijana untuk pangkalan data yang besar. Ini boleh dikurangkan dengan meningkatkan sokongan dan ambang keyakinan atau menggunakan kekangan semasa penjanaan peraturan.
- Kesukaran dalam mentafsir peraturan: Walaupun peraturan yang dijana boleh menunjukkan perkaitan, ia tidak semestinya membayangkan sebab-sebab. Tafsiran yang teliti diperlukan.
Perbandingan dengan Teknik Serupa
Walaupun pembelajaran peraturan persatuan berkongsi beberapa persamaan dengan pembelajaran mesin dan teknik perlombongan data yang lain, terdapat perbezaan yang berbeza:
| Teknik | Penerangan | Persamaan | Perbezaan |
|---|---|---|---|
| Pembelajaran Peraturan Persatuan | Mencari corak, perkaitan atau perkaitan yang kerap antara set item | Boleh bekerja dengan set data yang besar; tanpa pengawasan | Tidak meramalkan nilai sasaran |
| Pengelasan | Meramalkan label kategori | Boleh bekerja dengan set data yang besar | diselia; meramalkan nilai sasaran |
| Pengelompokan | Kumpulan kejadian serupa berdasarkan ciri-cirinya | Tidak diselia; boleh berfungsi dengan set data yang besar | Tidak mengenal pasti peraturan; hanya mengumpulkan data |
Masa Depan Pembelajaran Peraturan Persatuan
Apabila data terus berkembang dalam jumlah dan kerumitan, masa depan pembelajaran peraturan persatuan kelihatan menjanjikan. Perkembangan dalam pengkomputeran teragih dan pemprosesan selari boleh mempercepatkan masa pemprosesan untuk pembelajaran peraturan persatuan dalam set data yang lebih besar. Selain itu, kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh membawa kepada algoritma pembelajaran peraturan persatuan yang lebih canggih dan bernuansa yang boleh mengendalikan struktur dan jenis data yang kompleks.
Pembelajaran Peraturan Persatuan dan Pelayan Proksi
Pelayan proksi boleh digunakan untuk mengumpul dan mengagregat data tingkah laku pengguna merentas tapak web yang berbeza. Data ini boleh diproses menggunakan pembelajaran peraturan persatuan untuk memahami corak tingkah laku pengguna, meningkatkan perkhidmatan dan meningkatkan keselamatan. Tambahan pula, proksi boleh menamakan pengumpulan data, memastikan privasi dan pematuhan etika.
Pautan berkaitan
Bagi mereka yang berminat untuk meneroka lebih lanjut tentang Pembelajaran Peraturan Persatuan, berikut ialah beberapa sumber berguna:
